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原创 python 边缘检测
Canny边缘检测算法是John F. Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法。Canny边缘检测算法可以分为以下5个步骤:应用高斯滤波来平滑图像,目的是去除噪声 找寻图像的强度梯度(intensity gradients) 应用非最大抑制(non-maximum suppression)技术来消除边误检 应用双阈值的方法来决定可能的(潜在的)边界 利用滞后技术来跟踪边界Canny使用梯度区间来定义边缘,如设定梯度区间为100-200,某个像素的梯度大于200,那么定义为
2022-04-27 17:06:01
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原创 python 边缘检测
对这个原理不是很理解 直接上代码吧import cv2# 读取图片gray = cv2.imread("gauss.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# laplacian边缘检测laplacian =cv2.Laplacian(gray, cv2.CV_64F)# 显示cv2.imshow("gray", gray)cv2.imshow("laplacian", laplacian)cv2.waitKey()...
2022-04-27 16:55:30
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原创 python 高斯滤波
高斯滤波是一种线性平滑滤波,适用于消除噪声,广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲,高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程,每一个像素点的值,都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是:用一个模板(或称卷积、掩模)扫描图像中的每一个像素,用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。import cv2# 读取图片image = cv2.imread("otsu.png ")# 高斯滤波gauss = cv2.GaussianBlur(imag.
2022-04-27 16:18:20
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原创 python 中值滤波
图像滤波,即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制,是图像预处理中不可缺少的操作,其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。该程序运行的为中值滤波import cv2# 读取图片image = cv2.imread("otsu.png ")# 中值滤波median = cv2.medianBlur(image, 5)# 显示cv2.imshow("image", image)cv2.imshow("median", median)cv2.
2022-04-27 16:10:37
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原创 python 二值化(3)
大津法(OTSU)是一种确定图像二值化分割阈值的算法,由日本学者大津于1979年提出。从大津法的原理上来讲,该方法又称作最大类间方差法,按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后,前景与背景图像的类间方差最大。import cv2# 读取图片gray = cv2.imread("gangguan.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# OTSU计算阈值ret1, binary_otsu = cv2.threshold(gray, 0, 255,
2022-04-27 15:45:54
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原创 python 二值化(2)
二值化可以把灰度图像转换成二值图像。根据阈值选取的不同,二值化的算法分为固定阈值和自适应阈值。该程序运行的opencv 自适应阈值 cv2.adaptiveThreshold。import cv2# 读取图片gray = cv2.imread("gangguan.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# adaptive分割阈值binary_adaptive = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIV...
2022-04-27 15:39:27
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原创 python 二值化
二值化可以把灰度图像转换成二值图像。根据阈值选取的不同,二值化的算法分为固定阈值和自适应阈值。该程序运行的固定阈值。import cv2# 读取图片gray = cv2.imread("gangguan.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 固定阈值设置ret, binary = cv2.threshold(gray, 60, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 显示cv2.imshow("binary", binary)cv2.waitKey
2022-04-27 15:25:13
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原创 python 灰度图
import cv2image = cv2.imread("gangguan.jpg")cv2.imshow("blue", image[:, :, 0])cv2.imshow("green", image[:, :, 1])cv2.imshow("red", image[:, :, 2])gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)cv2.imshow("gray", gray)cv2.waitKey()
2022-04-27 14:41:45
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